전체 글 썸네일형 리스트형 AI 시대, 기획과 디자인을 위한 새로운 문법 ‘Skill’ 이번 글에서는〈판교에서 여의도까지〉메이커스노트 22호에 업로드한 내용을 공유해봅니다. 안녕하세요, 여의도에 서식 중인 몽글c입니다. 오늘은 프로덕트 디자이너, 프로덕트 매니저, 프로덕트 오너, 프로덕트 전략과 기획 등 제품을 만드는 모든 메이커분에게 도움이 될 만한 이야기를 가져왔습니다.바로 AI 시대의 새로운 업무 방식으로 주목받고 있는 ‘Skill’에 대한 이야기를 해보려고요.업무에서 AI를 활용하고 있다면 Skill이라는 용어를 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 이미 직접 만들어 사용하고 있는 분도 있겠지만, 아직은 “Skill이 프롬프트와 무엇이 다른가?”, “굳이 Skill까지 만들어야 하나?”라고 생각하는 분도 있을 것 같습니다.그래서 구체적인 활용 방법을 살펴보기에 앞서, 이 글에서 말하는 Ski.. 더보기 UX라이팅봇 후속편 - 잘 쓴 문서가 AI한테 스킵당하는 이유 지난번, 11호에서 클로드코드로 UX라이팅봇 스킬을 만들었던 이야기를 드렸지요. 그 이후로도 라이팅봇을 계속 운영하며 이런저런 테스트 경험을 쌓아갔어요. 그동안 쌓은 케이스들을 분석해 원칙 문서를 업데이트하고, 스킬 구조 문서도 개선해 나갔답니다. 그런데, 시간이 지나면서 조금 묘한 패턴이 보였습니다. 1. AI UX라이터: 모르겠고 내 맘대로 할게 어떤 문제였냐면, 라우팅은 정확한데 어딘가 의도를 빗겨나간 결과물들이 나온다는 느낌이 들었어요. 예를 들어 인증모듈에서 발생한 에러 팝업 문구를 요청하면 index.md를 타고 팝업 규칙 문서를 찾아 들어갑니다. 그런데 결과물에는 그 문서의 원칙이 절반쯤만 반영돼 있는 거죠.그리고 스킬 정의 가장 앞에 "반드시 보이스 & 톤 배리에이션 가이드를 반드시 읽.. 더보기 PM의 채용 공고가 바뀌었다 이력서 대신 60초 데모를 내는 시대 요즘 PM 채용 공고가 이상합니다. 같은 회사, 같은 직급인데 1년 전과는 분위기가 사뭇 달라졌습니다.한 테크 회사의 시니어 PM JD를 살펴봤어요. 예전엔 아래와 같이 문구들이 대부분이었습니다.Product StrategyRoadmap ManagementPRD 작성 및 Requirement 관리Cross-functional Collaboration그런데 최근 JD를 보면 이런 표현들이 자연스럽게 등장합니다.AI/ML 및 최신 AI 기술을 활용한 제품 전략 수립생성형 AI 기능의 제품 목표 정의LLM·Agentic AI를 활용한 사용자 경험 설계AI Research, ML Engineer와 협업하여 AI 기능 출시AI 기능의 품질(Evaluation)과 비즈니스 임팩.. 더보기 AI와 함께 일하는 디자이너의 하루는 어떻게 달라졌을까? AI 도구가 급속도로 발전하면서 디자이너의 업무도 빠르게 변화하고 있습니다. 하지만 와이어프레임 생성이나 이미지 제작 속도가 빨라졌다고 해서 실무 전체 속도가 극적으로 향상된 것은 아닙니다. 실제 현업에서는 새로운 형태의 시행착오와 조직적 적응 과정을 겪고 있습니다.문제 정의 영역에서는 Gstack, Superpowers 같은 AI 스킬을 통해 복잡한 요구사항을 빠르게 구조화하고 있습니다. 해결안 도출 영역에서는 ChatGPT와 Figma의 연동, First Draft, Agent, Make an Image 등의 도구로 초안 생성 속도를 크게 단축했습니다. 그러나 초안 생성과 최종 결과물 완성 사이의 갭은 여전히 존재합니다.✔ 초안 생성 속도 향상 - AI가 빠르게 와이어프레임과 이미지를 생성하지만, 검.. 더보기 AI 시대, 지금의디자인 프로세스는 사라질까? 처음 AI를 업무에 써봤을 때,“이걸 어디까지 믿어도 될까?”라는 생각이 들었습니다.아이디어는 빠르게 나오는데,맥락은 부족하고, 결정은 여전히 사람이 해야 했습니다.그런데 디자인 프로세스 관점에서 보니, AI의 다른 역할이 보였습니다.AI는 ‘대체’보다는 ‘압축’이라는 걸.기존 디자인 프로세스는 발산 → 수렴 → 검증 → 실행.이 시간과 비용을 줄이기 위한 구조라고 생각합니다.하지만 AI는 이 과정을 동시에, 병렬로 처리하고 있어요. 이렇게 AI가 디자인 프로세스가 변화시키고 있는 3가지 단계를 공유합니다.✔ 1단계(Foundation): AI를 사고의 확성기로 활용, 발산의 영역 극대화✔ 2단계(Expansion): AI를 프로세스에 통합, 가설 검증과 분석 속도 높이기 ✔ 3단계(Final Goal).. 더보기 AI 시대에 달라져야 할 기획자, 디자이너의 보법 “AI 서비스는… 기획서처럼 될 수도 있고 안 될 수도 있어요.” 처음 AI 서비스를 기획했을 때, 50페이지 설계서를 준비한 PM에게 개발자가 했던 말입니다. 그 말을 듣는 순간10년 넘게 익숙하게 해왔던 기획 방식이AI 앞에서는 전혀 다른 문법으로 작동한다는 걸 깨달았습니다.AI는 A를 넣으면 B가 나오는‘확정된 스펙의 세계’가 아니라‘확률의 세계’였기 때문입니다.이번 〈Product Makers Note〉 4호에서는AI 시대에 기획자와 디자이너의 보법이 어떻게 달라져야 하는지 실제 시행착오를 중심으로 정리가 되어 있습니다.✔ 스펙을 정의하는 기획 → 가이드를 설계하는 기획✔ 예쁜 화면 중심 디자인 → 최악의 데이터부터 버티는 디자인✔ 정답을 내놓는 서비스 → 유저에게 조종석을 주는 인터페이스 AI .. 더보기 “이 기능, AI로 되지 않나요?”라는 질문 앞에서 디자이너의 미래 “이 기능, AI로 되지 않나요?”라는 질문 앞에서 우리는 점점 더 자주 멈춰 서게 됩니다. 이제 디자인은 ‘손의 숙련도’가 아니라 ‘판단의 정교함’으로 이동하고 있습니다. Research, Ideation, UI/UX Design, UX Writing, Data 분석까지.과거엔 시간이 필요했던 영역들이 이제는 AI의 도움으로 훨씬 빠르게 실행됩니다. 그렇다면 프로덕트 디자이너는 무엇을 해야 할까요? 단순 실행자가 아니라, 무엇을 만들지 결정하는 사람이 되어야 하지 않을까 싶어요.✔ 디자이너의 역할이 왜 ‘제작’에서 ‘판단’으로 이동하는지✔ 앞으로 디자이너가 준비해야할 변화는 어떠할지✔ 그리고, 내 대화내역 기반으로 스스로의 미래를 비춰보는 소소한 프롬프트까지빠르게 변하는 지금 시대에, 고민할만한 주제인.. 더보기 회사·모임 등 행사를 위한 💝 마니또 매칭기 1. 왜 마니또 매칭이 항상 번거로울까?연말이나 신년회, 팀 워크숍에서 마니또를 하자고 하면 늘 같은 문제가 생기는데,엑셀로 이름을 정리하다가 실수 나고, 랜덤이 맞는지 찜찜하고, 인원이 홀수면 또 애매해지곤 합니다.그래서 “입력만 하면 바로 끝나는” 마니또 매칭기를 AI와 함께 직접 만들어보았습니다. 마니또 매칭기 | 랜덤 뽑기 · 2~3인 그룹 · 순환 매칭엑셀 없이 마니또 랜덤 매칭! 2~3인 그룹 페어 / 순환(시크릿 산타) 매칭 지원, CSV 다운로드. 입력한 이름은 브라우저에서만 처리됩니다.마니또 매칭기 바로가기 👉 https://manittomatch.netlify.app/ 2. 마니또 매칭기 소개이 프로그램은 엑셀 없이, 로그인 없이, 웹에서 바로 마니또를 매칭해주는 도구입니다.이름만 .. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 30 다음
